import cv2 as cv
#题目一：#
filename = r'D:\pycharm_project\pycharm_opencv\smarties.png'#文件路径#
img = cv.imread(filename)#读取文件#
cv.imshow('origin',img)#显示图片#
cv.waitKey(2)

#题目二：#
cv_gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图片#
cv.imshow('gray',cv_gray)
cv_hsv = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2HSV)#HSV转化#
#hsv模型#
cv.imshow('H',cv_hsv[:,:,0])#0通道hue#
cv.imshow('S',cv_hsv[:,:,1])#1通道saturation#
cv.imshow('V',cv_hsv[:,:,2])#2通道value#
cv.waitKey(1)
#BGR模型#
cv.imshow('B',img[:,:,0])
cv.imshow('G',img[:,:,1])
cv.imshow('R',img[:,:,2])

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

#特意选择三种颜色在白色背景下的图片以便于理解各颜色通道#
# H通道分离出来的图片显示的是色调上的区别，0°-180°为黑色-白色的变化，180°-360°为白色至黑色的变化，红色为0°方向显示最高显示黑色，白光中同样包含红光因此也为黑色，绿色和蓝色为120°和240°，与0°均相差120°因此分离出来的颜色基本一样为淡灰色
# S通道分离出来饱和度信息，背景白色，白光成分最高为S为100%因此为黑色，其他弹球饱和度基本一致且较高，因此S数值基本一致，且较低，显示为白色
# V通道为亮度通道图片，颜色较深的的球体在该通道偏黑，其他球体颜色偏白，说明他们明亮度较高，白色明亮度为高 因此该通道背景依旧为白色
# R通道 中颜色包含红色的 R分量数值较高 为白色，因此图片中红球和白色背景在R通道为白色，其他球为偏黑色，B和G通道同理，因为白光包含所有颜色，因此在三个通道中背景始终为白色
